Tipos de fuentes de datos. Bases de datos

¿Qué son las bases de datos?

Las bases de datos son sistemas organizados de almacenamiento de datos que permiten la gestión, manipulación y recuperación eficiente de información. Son fundamentales en la gestión de grandes volúmenes de datos y permiten la estructura, accesibilidad y seguridad de la información almacenada.

Uso de bases de datos como fuente de datos en la automatización

Las bases de datos son esenciales en la automatización de procesos ya que actúan como repositorios centrales donde se almacenan y desde donde se extraen datos para diversos sistemas y aplicaciones. En un entorno de automatización, los datos de las bases de datos se pueden utilizar para:

1. Integración de sistemas: Las bases de datos permiten la integración de diferentes sistemas empresariales (ERP, CRM, ecommerce, etc.) proporcionando un punto central de acceso a la información.
2. Procesos ETL (Extract, Transform, Load): En estos procesos, los datos se extraen de las bases de datos, se transforman según las necesidades del negocio y se cargan en otros sistemas para análisis o para uso operativo.
3. Automatización de tareas: Las bases de datos facilitan la automatización de tareas repetitivas mediante la programación de scripts y tareas que interactúan con la base de datos.
4. Análisis de datos: Los datos almacenados en las bases de datos pueden ser utilizados para generar informes y análisis que ayudan en la toma de decisiones empresariales.

Tipos de bases de datos y ejemplos comerciales

1. Bases de datos relacionales (RDBMS)

   • Descripción: Utilizan un modelo de datos basado en tablas y relaciones entre ellas. Son las más comunes y se utilizan para gestionar datos estructurados.
   • Ejemplos comerciales:
     • Microsoft SQL Server
     • Oracle Database
     • MySQL
     • PostgreSQL
   • Casos de uso: Gestión de aplicaciones empresariales, ecommerce, sistemas de contabilidad y finanzas.

2. Bases de datos NoSQL

   • Descripción: Diseñadas para manejar grandes volúmenes de datos no estructurados y semiestructurados. No siguen un esquema rígido como las bases de datos relacionales.
   • Ejemplos comerciales:
     • MongoDB (documentos)
     • Cassandra (columnas)
     • Redis (clave-valor)
     • Neo4j (grafos)
   • Casos de uso: Big Data, aplicaciones en tiempo real, redes sociales, gestión de contenido.

3. Bases de datos en la nube

   • Descripción: Ofrecidas como servicios gestionados en la nube, permiten la escalabilidad y el acceso desde cualquier lugar.
   • Ejemplos comerciales:
     • Amazon RDS
     • Google Cloud SQL
     • Microsoft Azure SQL Database
   • Casos de uso: Aplicaciones web, aplicaciones móviles, sistemas que requieren alta disponibilidad y escalabilidad.

4. Bases de datos orientadas a objetos

   • Descripción: Gestionan datos como objetos, similar a cómo se programan en lenguajes orientados a objetos.
   • Ejemplos comerciales:
     • ObjectDB
     • db4o
   • Casos de uso: Aplicaciones de CAD/CAM, sistemas de información geográfica, aplicaciones científicas.

5. Bases de datos en memoria

   • Descripción: Almacenan datos en la memoria principal del servidor para un acceso ultrarrápido.
   • Ejemplos comerciales:
     • SAP HANA
     • Redis
   • Casos de uso: Aplicaciones que requieren alta velocidad de procesamiento, análisis en tiempo real.

6. Bases de datos distribuidas

   • Descripción: Datos distribuidos en múltiples nodos o servidores, proporcionando alta disponibilidad y tolerancia a fallos.
   • Ejemplos comerciales:
     • Google Spanner
     • Cassandra
   • Casos de uso: Aplicaciones de gran escala, servicios globales, plataformas de redes sociales.

Tipo de base de datos más adecuado para casos de uso empresariales

• RDBMS (Bases de datos relacionales): Adecuadas para la mayoría de las aplicaciones empresariales tradicionales que requieren consistencia y transacciones ACID (Atomicidad, Consistencia, Aislamiento, Durabilidad).
• NoSQL: Ideal para aplicaciones que manejan grandes volúmenes de datos no estructurados o semi-estructurados, como análisis de Big Data, aplicaciones móviles y web en tiempo real.
• Bases de datos en la nube: Perfectas para empresas que buscan escalabilidad y flexibilidad, así como para reducir los costos de infraestructura y mantenimiento.
• Bases de datos en memoria: Utilizadas cuando se requiere una alta velocidad de procesamiento y análisis en tiempo real.
• Bases de datos distribuidas: Adecuadas para aplicaciones que necesitan alta disponibilidad y escalabilidad horizontal, como servicios globales y aplicaciones de gran escala.